Detection of grassy weeds in bermudagrass with deep convolutional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spot spraying POST herbicides is an effective approach to reduce herbicide input and weed control cost. Machine vision detection of grass or grass-like weeds in turfgrass systems is a challenging task due to the similarity in plant morphology. In this work, we explored the feasibility of using image classification with deep convolutional neural networks (DCNN), including AlexNet, GoogLeNet, and VGGNet, for detection of crabgrass species (Digitaria spp.), doveweed [Murdannia nudiflora (L.) Brenan], dallisgrass (Paspalum dilatatum Poir.), and tropical signalgrass [Urochloa distachya (L.) T.Q. Nguyen] in bermudagrass [Cynodon dactylon (L.) Pers.]. VGGNet generally outperformed AlexNet and GoogLeNet in detecting selected grassy weeds. For detection of P. dilatatum, VGGNet achieved high F1 scores (≥0.97) and recall values (≥0.99). A single VGGNet model exhibited high F1 scores (≥0.93) and recall values (1.00) that reliably detected Digitaria spp., M. nudiflora, P. dilatatum, and U. distachya. Low weed density reduced the recall values of AlexNet at detecting all weed species and GoogLeNet at detecting Digitaria spp. In comparison, VGGNet achieved excellent performances (overall accuracy = 1.00) at detecting all weed species in both high and low weed-density scenarios. These results demonstrate the feasibility of using DCNN for detection of grass or grass-like weeds in turfgrass systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».